Публикации по теме 'overfitting'
Переоснащение и недообучение
Решение фундаментальной проблемы науки о данных
Хорошая модель машинного обучения нацелена на хорошее обобщение обучающих данных на любые данные из предметной области. Это позволяет нам делать прогнозы в будущем на основе данных, которые модель никогда не видела.
Существует терминология, используемая в машинном обучении, когда мы говорим о том, насколько хорошо модель машинного обучения учится и обобщает новые данные, а именно о переоснащении и недообучении.
Переоснащение и..
Глубокое погружение в причины переобучения и как лучше всего его предотвратить?
Переобучение связано с тем, что модель сложна, запоминает только обучающие данные с ограниченной обобщаемостью и не может правильно распознавать разные невидимые данные.
По мнению авторов , причины переобучения следующие:
Шум обучающих выборок, Отсутствие обучающих выборок (неполная выборка обучающих данных), Предвзятые или непропорциональные обучающие выборки, Незначительная дисперсия ошибок оценки, Несколько паттернов с разными уровнями нелинейности, которые требуют разных..
Во избежание переобучения
Чтобы избежать переобучения, мы иногда разделяли данные на обучающие и тестовые данные. Потому что, если все данные применяются для создания модели, мы не можем эффективно протестировать модель. Вот почему разделение подготовленных данных необходимо, чтобы избежать переобучения.
Удержание
Метод Hold-Out разбивает данные на данные поезда и данные тестового поезда. Данные обучения — это то, на чем обучается модель. Тестовые данные — это то, что модель использует для проверки точности..
Как предотвратить переобучение в моделях машинного обучения
Очень глубокие нейронные сети с огромным количеством параметров - очень надежные системы машинного обучения. Но в этом типе массивных сетей переоснащение - обычная серьезная проблема. Чтобы овладеть машинным обучением, необходимо научиться справляться с переобучением. Фундаментальная проблема в машинном обучении - это противоречие между оптимизацией и обобщением. Оптимизация относится к процессу настройки модели для получения максимальной производительности на обучающих данных..
Алеаторное переоснащение против эпистемического переоснащения
Подходя к двум причинам, почему ваша модель не может хорошо обобщать
Если вы когда-либо сталкивались со следующей проблемой:
Я тренирую нейронную сеть, и потери на обучение уменьшаются, но потери при проверке возрастают с первой эпохи. Как я могу это исправить?
то вам определенно стоит прочитать этот пост, чтобы лучше понять две основные причины, по которым ваша модель не подходит для обобщения.
Алеаторная неопределенность
Давайте начнем с переобучения, с которым знакомо..
Различные типы перекрестной проверки и способы ее преодоления в машинном обучении
Различные типы перекрестной проверки и способы ее преодоления в машинном обучении
В этом блоге я попытался изучить различные типы методов перекрестной проверки.
В машинном обучении мы разделяем данные на обучение и тестирование, строим модель на основе наших обучающих данных и проверяем точность с помощью тестовых данных. Возникает ситуация, когда модель не соответствует или переоснащается . Мы можем решить проблему переобучения . Умный способ - это не что иное, как..
Простое руководство по компромиссу смещения и дисперсии — Часть 1
Краткое обновление основных концепций компромисса смещения и дисперсии для построения модели.
Приведенное выше изображение, показывающее 4 сценария сочетания смещения и дисперсии, очень распространено при попытке объяснить компромисс между смещением и дисперсией.
Но что такое предвзятость и дисперсия?
Цель хорошей модели состоит в том, чтобы иметь низкое смещение и низкую дисперсию. Если мы можем знать, от какого сценария страдает наша модель, мы можем применить соответствующее..
